高次元ビックデータに対する統計的な特徴抽出のための次元縮約法に関する研究

• 資料種別: 博士論文
• タイトル: 高次元ビックデータに対する統計的な特徴抽出のための次元縮約法に関する研究
• 著者・編者: 原田, 魁成; HARADA, Kaisei
• 著者標目: 原田, 魁成; HARADA, Kaisei
• 出版年月日等: 2022-03-22
• 出版年（W3CDTF）: 2022-03-22
• 並列タイトル等: Study on dimensionality reduction method for High-Dimensional Big Data
• 授与機関名: 金沢大学
• 授与年月日: 2022-03-22
• 授与年月日（W3CDTF）: 2022-03-22
• 報告番号: 甲第5494号
• 学位: 博士(経済学)
• 本文の言語コード: jpn
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: 博士論文本文Full; http://hdl.handle.net/2297/67824
• 国立国会図書館永続的識別子: info:ndljp/pid/12510853; https://dl.ndl.go.jp/pid/12510853
• コレクション（共通）: 障害者向け資料
• コレクション（障害者向け資料：レベル1）: テキストデータ
• コレクション（個別）: 国立国会図書館デジタルコレクション > デジタル化資料 > 博士論文; https://dl.ndl.go.jp/collections/A00014
• 収集根拠: 博士論文（自動収集）
• 受理日（W3CDTF）: 2023-01-30T13:49:43+09:00
• 記録形式（IMT）: application/pdf
• オンライン閲覧公開範囲: 国立国会図書館内限定公開
• デジタル化資料送信: 図書館・個人送信対象外
• 遠隔複写可否（NDL）: 可
• 掲載誌（URI）: http://hdl.handle.net/2297/00067825
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館デジタルコレクション; https://dl.ndl.go.jp